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IBM, 기업용 AI 전 과정 공략…개발·데이터·보안·양자컴퓨팅 총망라 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)에서 AI 에이전트로 기업의 AI 활용 범위가 확대되면서 AI 모델 자체보다 이를 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. IBM은 개발 생산성 향상부터 실시간 데이터 통합, AI 운영 자동화와 보안, 양자컴퓨팅까지 AI 도입 전 과정에 필요한 기술을 선보이며 기업용 AI 시장 공략에 나선다. 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋' 전시 부스에서는 개발자를 위한 AI 솔루션 'IBM Bob'부터 데이터 플랫폼 'IBM watsonx.data', 운영 자동화 솔루션 'IBM Concert', 양자컴퓨팅 시스템 'IBM Quantum System' 등이 소개됐다. IBM Bob 부스에서는 개발 업무 전반을 AI가 지원하는 모습을 선보였다. IBM Bob은 단순히 코드를 생성하는 개발 보조 도구를 넘어 개발자의 요구사항 분석과 개발 계획 수립, 코드 생성, 테스트와 검증 등 소프트웨어 개발 생명주기 전반을 지원하도록 설계된 에이전트다. 특히 사용자가 요구사항을 입력하면 곧바로 코드를 생성하는 대신 아키텍처와 개발 과정 등을 포함한 계획을 먼저 제시하고, 사용자의 승인을 거친 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 팀과 개인별 AI 사용 비용을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 두 번째 부스에서는 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 데이터 통합과 저장을 지원하는 기술이 소개됐다. IBM은 데이터 실시간 통합 솔루션 'IBM Confluent'와 데이터를 저장하고 다양한 엔진에서 활용할 수 있는 레이크하우스 플랫폼 'IBM watsonx.data'를 통해 데이터가 발생하는 즉시 통합·저장하고 이를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 전자상거래 주문에 따라 실시간으로 변하는 재고 데이터를 예로 들어, AI가 과거 데이터가 아닌 최신 재고 정보를 기반으로 답변하는 과정도 시연했다. 이지은 한국IBM CTO 전무는 "AI 사용에 있어 데이터가 제일 중요하다"며 "실시간 데이터가 반영되는 것과 데이터를 한 곳에 모아 필요한 데이터를 언제든 활용하는 것도 중요"라고 말했다. 세 번째 부스에서는 AI 에이전트가 확대될수록 복잡해지는 기업의 IT 환경을 관리하기 위한 운영 자동화 기술이 공개됐다. IBM Concert는 운영 전반에 흩어진 데이터를 한 곳에서 관리하면서 애플리케이션의 복원력과 인프라 가시성, 확장성 및 비용 효율성을 확인할 수 있도록 지원한다. 애플리케이션의 취약 정보를 실시간으로 파악하고 AI를 활용해 필요한 조치를 제안하며, 하드웨어·인프라·보안 등 연관 요소를 토폴로지 형태로 보여줘 문제의 근본 원인과 해결 방법을 파악할 수 있도록 설계됐다. 에이전트의 권한과 민감 정보를 관리하는 보안 기술도 함께 소개됐다. 사용자와 에이전트의 권한을 각각 확인하고 허용된 범위에서만 데이터에 접근하도록 통제하는 방식이다. AI 에이전트가 사람보다 빠른 속도로 더 많은 업무를 수행하는 환경에서 권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 보안 사고가 빠르게 확산될 수 있는 만큼, 에이전트 자체에 대한 통제 필요성을 강조했다. 네 번째 부스에서는 IBM Quantum System을 중심으로 양자컴퓨팅의 미래상이 제시됐다. IBM은 양자컴퓨터가 기존 고성능컴퓨팅(HPC)이나 GPU를 대체하는 방식이 아니라 이들과 QPU를 하나의 워크플로우에서 결합하는 '퀀텀 중심 슈퍼컴퓨팅' 형태로 발전할 것으로 전망했다. 국내에서는 연세대학교 국제캠퍼스에 양자 시스템을 구축했으며, 여러 양자 프로세서를 연결해 시스템 규모를 확대하는 기술도 개발하고 있다고 강조했다. 표창희 한국IBM 퀀텀 엔터프라이즈 세일즈 한국 및 아태지역 총괄 상무는 "양자 컴퓨터는 기존에 있는 시스템들을 대체하는 것이 아닌 HPC와 GPU와 QPU를 하나의 워크플로우 안에서 같이 연산할 수 있는 것"이라며 IBM은 확장성과 오류 수정, 연산 성능을 높인 양자컴퓨팅 시스템 개발을 이어가며 향후 오류가 수정된 양자컴퓨팅 서비스까지 제공할 계획이라고 설명했다. IBM이 이날 선보인 기술은 각각 다른 영역처럼 보이지만 AI를 기업에 도입하고 운영하는 전 과정을 하나의 체계로 연결한다는 공통점을 갖는다. AI 에이전트를 개발하는 것에서 그치지 않고 최신 데이터를 공급하고, 복잡한 인프라를 자동으로 관리하며, 권한과 보안을 통제하는 등 실제 기업 환경에서 AI를 안정적으로 운영하기 위한 기반을 강조한 것이다. 이지은 전무는 "오늘 들은 내용들은 전부 연결되는 구조를 가지고 있다"며 "IBM이 새로운 패러다임의 컴퓨팅을 가지고 미래를 위해 고객들이 경쟁력을 갖고 레이스(경쟁)를 할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.2026-09-01 11:32:37
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"요양원부터 오피스까지"…LG유플러스, AI로 공간관리 시장 정조준 [경제일보] 초고령사회 진입으로 요양·돌봄시설의 체계적인 건강관리와 운영 효율화에 대한 수요가 커지는 가운데 LG유플러스가 인공지능(AI)을 활용한 건물 관리 사업에 본격적으로 뛰어든다. 첫 적용 무대는 시니어 케어시설로 입주자의 건강 데이터부터 건물 내 출입·공간 이용 정보까지 각종 데이터를 한데 모아 AI로 분석하고, 이를 시설 운영에 활용하는 방식이다. 20일 LG유플러스는 AI와 유무선 통신 기술을 결합한 통합 건물 관리 솔루션 'AI빌딩넷 by ixi'를 출시했다고 밝혔다. 건물 안에 설치된 센서와 폐쇄회로(CCTV), 로봇 등 다양한 사물인터넷(IoT) 기기를 통신망으로 연결하고 데이터를 통합·수집한 뒤 AI로 분석하는 것이 특징이다. 첫 번째 적용 서비스로는 시니어 케어시설 전용 솔루션 '웰니스노트'를 선보인다. 건강 모니터링 센서 등 돌봄 IoT 기기를 통해 수집한 정보를 AI가 실시간으로 분석해 입주자의 건강 상태와 생활 패턴 변화를 파악하고, 이상 징후를 보다 빠르게 확인할 수 있도록 설계됐다. 현재 신한라이프케어의 프리미엄 요양원 '쏠라체 홈 미사'에서 시범 운영하고 있다. LG유플러스는 다양한 건강 데이터를 통합해 입주자별 상태 변화를 지속적으로 확인할 수 있고, 이를 기반으로 맞춤형 건강관리 서비스를 제공할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 해당 AI는 건강 모니터링뿐만 아니라 시설 관리자가 전용 애플리케이션을 통해 입주자별 업무 할당 현황과 업무 완료 여부, 인수인계 사항 등을 실시간으로 확인할 수 있도록 지원한다. 돌봄 종사자들의 기록·보고 업무도 자동화해 반복 업무를 줄이고 표준화된 업무 프로세스를 구축하는 것을 목표로 구성됐다. LG유플러스가 AI빌딩넷을 통해 궁극적으로 노리는 영역은 요양시설 하나에 국한되지 않는다. 건물 안에서 발생하는 각종 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶어 건물 자체를 AI로 관리하는 하나의 공간 사업으로 확대하겠다는 구상이다. 예를 들어 출입 시스템과 위치 인식 센서를 연계하면 공간별 이용 현황과 혼잡도를 실시간으로 파악할 수 있다. 이를 바탕으로 출입 인원을 조정하거나 비인가 출입과 이상 체류 등을 감지하는 등 건물 안전·보안 관리에도 활용할 수 있다. 공간 관리에도 AI를 적용한다. 건물 내 통신망과 업무 시스템, IoT 기기에서 확보한 데이터를 바탕으로 공간별 체류 패턴과 시설 가동 현황을 분석하고, 실제 이용량에 맞춰 조명과 냉난방 공조 설비를 제어하는 방식이다. 회의실이나 공용시설의 혼잡도를 이용자에게 제공하는 것도 가능한 것으로 알려졌다. 청소와 시설 점검 등 관리 인력 운영에도 데이터를 활용할 수 있다. 사람이 정해진 시간마다 일률적으로 시설을 점검하는 방식에서 벗어나 실제 공간 이용량과 시설 상태를 바탕으로 관리 인력을 배치하는 방식으로 전환할 수 있도록 설계됐다. LG유플러스 AI빌딩넷은 각각 따로 움직이던 건물 내 센서와 CCTV, 출입 시스템, 업무 시스템, 로봇 등을 연결하는 플랫폼으로 평가된다. 앞서 확보한 AI 분석 기술을 결합해 건물 운영 자체를 지원하는 사업으로 확장한다는 계획이다. LG유플러스는 향후 AI빌딩넷과 연동할 수 있는 IoT 기기와 외부 서비스를 확대하고 적용 영역도 넓힐 예정이다. 시니어 케어시설을 시작으로 레지던스, 오피스, 상업시설 등으로 적용 범위를 확대해 'AI 기반 공간 플랫폼' 사업을 본격화한다는 방침이다. 주엄개 LG유플러스 유선사업담당 상무는 "AI빌딩넷 by ixi를 통해 케어·안전·공간 솔루션을 단계적으로 제공하며, 통신망부터 플랫폼, 디바이스, 운영 서비스를 통합 제공할 수 있는 전문 파트너로 자리매김할 것"이라며 "앞으로도 다양한 공간의 운영 혁신을 지원하는 AI 서비스로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.2026-08-20 09:25:53
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야놀자클라우드솔루션, 호텔 데이터 잡고 AI 운영으로…글로벌 고객 성과 확대 [경제일보] 야놀자클라우드솔루션(Yanolja Cloud Solution, 이하 YCS, 대표 Aeijaz Sodawala)이 호텔의 흩어진 운영 데이터를 하나로 연결하고 인공지능(AI)을 활용해 운영까지 자동화하는 글로벌 트래블 테크 사업을 확대하고 있다. 단순히 호텔관리시스템(PMS)을 공급하는 데서 벗어나 예약·객실·판매·수익 데이터를 통합해 고객사의 실제 매출과 운영 효율을 높이는 엔터프라이즈 솔루션 기업으로 사업 모델을 고도화하는 모습이다. YCS는 야놀자그룹의 글로벌 엔터프라이즈 솔루션 멤버사로 PMS를 비롯해 채널 매니저(CM), 예약 엔진(BE), 레스토랑 POS, 수익관리 등 호텔 운영에 필요한 솔루션을 제공하고 있다. 현재 170개국 이상에서 3만3000개 이상의 고객사를 확보하고 있으며 50개 이상의 언어와 24시간 지원 체계를 운영하고 있다. 핵심 경쟁력은 개별 시스템을 묶는 ‘풀스택’ 구조다. 호텔은 PMS와 예약 엔진, 온라인여행사(OTA) 채널 관리 등이 서로 다른 시스템으로 운영되는 경우가 많다. 이 과정에서 예약·재고·객실·매출 데이터가 분산되면 실시간 수요 대응이나 가격 최적화가 어려워진다. YCS는 각 시스템을 연결해 예약부터 객실 관리와 판매까지 데이터를 통합하는 방식으로 이 문제를 해결하고 있다. 실제 YCS의 채널 매니저는 다수의 OTA와 호텔 PMS를 연결해 실시간 재고와 예약 정보를 동기화한다. 글로벌 고객사의 성과도 나오고 있다. 인도네시아 ‘시나붕 힐스 다이아몬드’ 호텔은 YCS 솔루션 도입 이후 올해 2분기 매출이 전분기 대비 9.5% 증가했다. 객실점유율(OCC)은 70%로 15.5%포인트 상승했고 객실당 매출(RevPAR)도 10.4% 늘었다. 미국 ‘브렌트우드 인 & 스위츠’는 같은 기간 매출이 68.7% 증가했다. OCC는 7.1%포인트, RevPAR은 50.4% 상승했다. 단순 시스템 교체가 아니라 데이터를 기반으로 객실 판매와 운영 방식을 바꾼 결과라는 게 YCS의 설명이다. YCS가 다음 단계로 내세우는 것은 AI다. 올해 3월 인도 뉴델리에서 열린 ‘THRIVE 2026’에서 AI 에이전트를 활용한 고객 응대와 체크인 자동화, API 기반 데이터 통합 등의 기술 전략을 공개했다. 이달에는 인도 1000개 이상 호텔에서 검증한 AI 컨시어지의 글로벌 확대도 발표했다. 태국·미국·말레이시아·아프리카 등으로 서비스를 확대해 실시간 운영 데이터를 AI 에이전트와 연결하고 호텔 직원의 반복 업무를 줄이는 것이 목표다. 이는 YCS의 사업 방향이 ‘호텔 소프트웨어 판매’에서 ‘호텔 운영 플랫폼’으로 이동하고 있다는 의미다. 데이터가 충분히 쌓이면 객실 수요와 예약 흐름을 분석해 가격을 조정하고, 고객 문의와 체크인 등 반복 업무까지 AI가 처리하는 구조를 만들 수 있다. 호텔 입장에서는 인력 부족 문제와 운영비 부담을 동시에 낮출 수 있다는 장점이 있다. 다만 글로벌 시장에서 경쟁력을 지속하려면 고객사 수 확대보다 실제 운영 성과를 얼마나 반복적으로 만들어내느냐가 관건이다. 호텔마다 객실 규모와 지역별 OTA, 가격 정책, 규제 환경이 다른 만큼 각 시장에 맞춘 데이터 표준화와 현지화가 필요하다. YCS는 고객별 컨설팅과 교육, 기술 지원을 병행하면서 장기적인 파트너십을 확대할 계획이다. 야놀자그룹 관계자는 “호텔 산업의 디지털 전환은 단순히 시스템 도입을 넘어 데이터를 유기적으로 연결하고 실제 운영 성과를 만들어 내는 것이 중요하다”며 “글로벌 엔터프라이즈 솔루션과 AI 기술을 기반으로 전 세계 여행 사업자의 운영 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.2026-08-20 08:33:08
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SKT 'A.X K2' 3단계행…셀렉트스타, AI 데이터 품질 검증 고도화 나선다 [경제일보] 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가에서 SK텔레콤 컨소시엄이 3단계에 진출한 가운데 컨소시엄의 데이터 부문을 맡은 셀렉트스타의 역할도 확대되고 있다. 인공지능(AI) 모델의 성능 경쟁이 고도화하면서 학습 데이터의 품질과 안전성을 관리하는 역량이 독자 AI 모델 경쟁력의 주요 요소로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 18일 셀렉트스타가 참여한 SK텔레콤 컨소시엄은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가를 통과해 3개 정예팀 가운데 하나로 선정됐다. 이번 평가에서는 SK텔레콤의 'A.X K2'를 비롯해 업스테이지 '솔라 오픈 2', LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 3단계 개발을 이어가게 됐다. 이번 프로젝트는 글로벌 AI 모델과 경쟁할 수 있는 국내 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하기 위해 정부가 추진하는 국가 사업이다. 2차 평가는 벤치마크와 전문가 평가, 사용자 평가 등을 종합해 후속 개발팀을 가리는 방식으로 진행됐다. SK텔레콤 컨소시엄은 SK텔레콤을 중심으로 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, SK AX, 테크노매트릭스 등 기업과 서울대, KAIST 등 학계가 참여하고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에서 셀렉트스타는 모델 개발에 필요한 학습 데이터의 품질 관리와 검수를 담당했다. 단순히 데이터를 구축해 공급하는 역할에서 나아가 여러 참여 기관에서 생성·구축한 데이터를 동일한 기준으로 검증하고 관리하는 역할을 맡았다. 셀렉트스타는 1차 단계에서 대규모 학습 데이터를 구축하고 품질을 검증해 SK텔레콤의 'A.X K1' 성능과 신뢰성 향상을 지원한 것에 이어 2차 단계에서는 컨소시엄 내 여러 기관이 생산한 데이터를 통합 관리하는 데 초점을 맞춰 품질을 검수했다. 최근 AI 모델의 성능이 학습 데이터의 양뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성에 영향을 받는 만큼 데이터 품질 관리의 중요성도 커지고 있다. 특히 여러 기관이 하나의 컨소시엄을 구성해 모델을 개발할 경우 기관마다 데이터 생성 방식이나 검수 기준이 달라질 수 있어 이를 통합하는 관리 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. 셀렉트스타는 2차 단계에서 모델 개발 과정에 필요한 데이터 품질 기준을 별도로 수립하고 세부 항목을 검증했다. 질문과 답변이 적절하게 구성됐는지를 확인하는 '질의·응답 적정성', 이미지와 질문·답변의 내용이 일치하는지를 살펴보는 'VQA(시각 질의응답) 적정성', 문장의 형식과 구조 등을 확인하는 '구문 정확성' 등이 검수 대상에 포함됐다. 특히 2차 단계에서는 1차보다 강화된 데이터 품질 기준이 적용되면서 여러 참여 기관이 구축한 데이터를 일관된 기준으로 검증하는 작업의 중요성이 커졌다. 이에 셀렉트스타는 데이터 품질 관리 프로세스를 고도화해 기관별 데이터의 품질 편차를 줄이고 사후 학습에 활용되는 데이터의 완성도를 높이는 데 주력했다. AI 안전성 확보를 위한 데이터 검수도 진행했다. 모델이 실제 서비스에 활용되는 과정에서 유해하거나 편향된 결과를 내놓는 것을 줄이기 위해 레드티밍 학습용 데이터셋의 품질을 점검했다. 레드티밍은 AI 모델에 의도적으로 취약점을 공격하거나 문제가 발생할 수 있는 질문을 제시해 모델의 위험 요소를 확인하는 방식이다. 셀렉트스타는 자체 AI 신뢰성 평가 플랫폼인 '다투모 플랫폼'과 산업·공공 분야에서 축적한 레드티밍 경험 등을 활용해 데이터 품질과 안전성 검증을 진행했다고 설명했다. AI 모델의 파라미터 규모나 벤치마크 성능뿐 아니라 어떤 데이터를 어떤 기준으로 학습시킨 것인지를 검증해 실제 서비스 경쟁력을 향상시킨 것으로 평가된다. 특히 3단계에 진입한 모델들이 향후 산업과 실생활에서 활용될 수 있는 수준으로 고도화될 경우 데이터 품질 관리와 안전성 검증에 대한 요구도 더욱 커질 전망이다. 연구·개발 단계에서 확보한 모델 성능을 실제 서비스로 연결하기 위해서는 데이터의 정확성과 안정성, 개인정보 및 편향 문제 등을 지속적으로 관리해야 하기 때문이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 2차 평가 통과는 SKT 컨소시엄 참여기관들이 각자의 영역에서 역량을 모아온 결과"라며 "셀렉트스타도 데이터 총괄 파트너로서 축적해 온 데이터 구축·품질 관리 역량을 바탕으로 모델 고도화를 안정적으로 지원해 나가겠다"고 말했다. 이어 "이번 프로젝트의 기술과 데이터 성과가 특정 기업에 머무르지 않고 국내 AI 생태계가 폭넓게 활용할 수 있는 결과물로 이어질 수 있도록 데이터와 신뢰성 평가 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 강조했다.2026-08-18 14:08:11
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"신약 후보물질도 AI가 선별"…LG CNS, 동아쏘시오그룹 AI 플랫폼 구축 [경제일보] 신약개발 경쟁의 무게중심이 연구자의 경험과 반복 실험에서 데이터와 인공지능(AI)을 활용한 후보물질 선별로 이동하고 있다. 제약·바이오 기업들이 그동안 축적한 화합물과 유전체, 실험 데이터를 하나로 통합하고 AI를 활용해 후보물질 발굴부터 검증까지 지원하는 플랫폼 구축에 나서면서 신약 연구개발 과정 자체를 디지털화하는 움직임도 본격화되고 있다. 12일 LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 DAI와 약 6개월에 걸쳐 구축한 'AI 신약개발 플랫폼' 구축을 완료했다고 밝혔다. 이번 플랫폼 구축은 LG CNS가 동아쏘시오그룹과 함께 AI를 활용해 신약개발 과정 전반을 지원하도록 설계됐다. 단순히 AI 분석 기능을 제공하는 데 그치지 않고 연구 데이터를 통합하고 AI 예측 결과를 실제 실험 데이터와 다시 연결하는 구조를 적용해 연구가 진행될수록 AI의 예측 성능을 높이는 것이 특징이다. 신약개발은 수많은 후보물질을 발굴한 뒤 효능과 안전성 등을 반복적으로 검증해야 하는 만큼 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요된다. 후보물질이 임상 단계까지 진입하더라도 최종적으로 신약 승인을 받지 못하는 경우가 많아 초기 단계에서 가능성이 낮은 후보를 얼마나 빠르게 걸러내느냐가 연구개발 효율을 좌우하는 것으로 알려졌다. AI는 이 같은 신약개발 과정의 반복 작업을 줄이는 수단으로 주목받고 있다. 방대한 연구 데이터를 분석해 질병과 관련된 치료 표적을 찾고, 조건에 맞는 후보물질을 설계하거나 후보물질과 표적 간 결합 가능성을 예측하는 방식이다. 실제 실험에 들어가기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행하면 연구자가 검토해야 할 후보물질의 범위를 줄일 수 있다. LG CNS는 이번 플랫폼도 신약 연구에 필요한 데이터를 하나로 통합하는 것에서 시작했다고 설명했다. 화합물과 유전체 정보, 실험 결과뿐 아니라 논문과 특허 등 기존에 분산돼 있던 연구 데이터를 통합·표준화해 연구자가 하나의 플랫폼에서 필요한 정보를 활용할 수 있도록 구성했다. AI 활용 과정도 신약 개발 단계에 맞췄다. 질병 원인을 분석하는 단계에서는 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석하고 시각화해 치료 표적을 찾을 수 있도록 지원한다. 후보물질 설계 단계에서는 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 원하는 조건을 입력하면 이에 맞는 새로운 물질 구조를 설계하도록 해 기존 후보물질을 일일이 탐색하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이는 방식이다. 후보물질을 실제 연구에 활용할 수 있는지 확인하는 과정에서도 AI가 활용된다. 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션해 유망한 후보를 선별하고, 실제 실험에 앞서 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행한다. 특히 이번 플랫폼에서 주목되는 부분은 AI가 한 번 분석하고 끝나는 구조가 아니라는 것이다. AI가 예측한 결과와 실제 실험에서 나온 데이터를 비교하고 이를 다시 AI 모델의 재학습에 활용하도록 설계됐다. 예측과 실험 사이의 차이가 데이터로 축적되면 이후 연구에서 AI가 활용할 수 있는 정보도 늘어난다. 연구가 반복될수록 데이터가 쌓이고 이를 바탕으로 모델이 고도화되는 구조인 셈이다. 제약·바이오 기업 입장에서는 개별 연구 과정에서 발생한 데이터를 일회성 결과로 남기는 것이 아니라 향후 연구개발에 활용할 수 있는 자산으로 축적할 수 있을 전망이다. 신약 연구 데이터의 특성을 고려한 보안과 관리 체계도 플랫폼에 반영했다. 제약·바이오 분야에서는 아직 공개되지 않은 후보물질 정보와 연구 결과, 특허 관련 데이터 등 민감한 정보가 다뤄지는 만큼 AI 성능뿐 아니라 데이터 접근과 관리, 규제 대응 역시 플랫폼 구축의 중요한 요소로 꼽힌다. LG CNS는 최근 제약·바이오 분야에 특화한 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 for BIO'를 앞세워 관련 사업 확대에도 나서고 있다. 단순 데이터 분석을 넘어 AI가 여러 업무를 연속적으로 수행하는 에이전틱 AI를 연구·개발 과정에 적용해 제약·바이오 기업의 업무 자동화 영역을 넓히겠다는 전략이다. 제약·바이오 업계의 AI 활용 역시 개별 연구자를 지원하는 도구에서 연구 데이터를 연결하고 업무 프로세스 전체를 지원하는 플랫폼 형태로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 신약 개발 과정에서 발생하는 데이터를 지속적으로 축적하고 AI 학습에 활용할 수 있다면 장기간 축적된 연구 데이터 자체가 기업의 새로운 경쟁력으로 자리 잡을 수 있다는 분석이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약 개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-12 10:00:00
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![[데일리 건설 브리프] GS건설, 스노우플레이크 도입…데이터 활용 환경 고도화 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/31/20260731105109361380.png)
GS건설, '스노우플레이크' 도입…데이터 활용 환경 고도화 外 [경제일보] GS건설은 스노우플레이크 플랫폼을 전사 데이터 플랫폼으로 도입해 사내 여러 시스템에 분산돼 있는 업무 데이터를 단계적으로 통합할 계획이라고 31일 밝혔다. 이와 함께 데이터 카탈로그와 표준 관리체계를 구축해 전사 데이터의 일관성과 신뢰성을 높이고 현업 부서가 필요한 데이터를 보다 빠르고 정확하게 활용할 수 있는 환경을 마련한다. 이번 플랫폼 도입은 단순한 IT 인프라 구축을 넘어 데이터 기반 의사결정 체계로 전환하기 위한 핵심 기반을 마련한다는 점에서 의미가 있다. GS건설은 프로젝트 수행 과정에서 생성되는 데이터를 통합·분석하는 데 그치지 않고 데이터 간의 관계를 정의하고 업무 지식을 체계화하는 ‘온톨로지’를 구축할 계획이다. 서로 다른 영역에 흩어져 있던 데이터를 유기적으로 연결된 지식의 형태로 구조화하고 분석 결과를 현장과 본사의 업무 및 의사결정에 다시 활용하는 데이터 선순환 체계를 구축한다는 구상이다. 현장 프로젝트 관리에 활용하고 있는 자체 플랫폼 ‘PMX’와의 연계도 추진한다. 축적된 현장 데이터를 스노우플레이크와 연결해 통합 관리하고 데이터 간 연관성을 중심으로 정리해 전체 현장의 공정과 주요 현황을 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 구축할 방침이다. 리스크 분석, 공정 및 품질 데이터 분석, 현장 안전 위험요인 사전 감지 등 건설업에 특화된 AI 활용도 확대한다. 이를 통해 공정·품질·안전·원가 등 주요 업무 영역에서 데이터 기반 의사결정의 정확도와 효율성을 높인다는 방침이다. GS건설 관계자는 “데이터 플랫폼을 기반으로 그동안 축적해 온 업무 노하우와 데이터를 체계화한 온톨로지를 구축할 계획이다”라며 “현장에서 생성되는 데이터를 전사 데이터 플랫폼과 연결하고 AI 기술과 결합해 건설업에 특화된 데이터·AI 활용 모델을 지속적으로 만들어 나갈 것”이라고 말했다. 대우건설, 연천군과 함께 ‘푸른 연천 상생 플로깅’ 실시 대우건설은 연천군 인근에서 플로깅 봉사활동을 진행했다고 31일 밝혔다. 대우건설은 지난해 11월 연천군과 '지역살리기 상생 자매결연 업무협약'을 체결하며 지방자치단체와 기업 간 지속 가능한 상생 협력 체계를 구축했다. 이를 통해 연천군의 지역 소비 활성화와 지역경제에 활력을 더하고 대우건설의 ESG 경영 실천과 사회적 가치 창출, 임직원 복지 향상을 함께 도모했다. 이후 양측은 다양한 상생 프로그램을 지속적으로 추진하며 협력 관계를 이어왔다. 이러한 노력은 같은 해 12월 행정안전부가 주관한 ‘지방살리기 자매결연 우수사례’ 공모에서 우수사례로 선정되며 지역 상생 모델로서의 우수성을 인정받았다. 이번 플로깅 활동은 협약의 후속 프로그램 일환으로 기획됐다. 대우건설 임직원은 연천군에 위치한 경원선 폐철도 기후대응 도시숲 인근을 걸으며 쓰레기를 수거하는 플로깅 활동을 진행했다. 임직원들은 연천의 우수한 자연생태와 관광자원을 직접 체험하는 동시에 지역의 자연환경 보전에 힘을 보태며 환경보호의 중요성을 되새겼다. 폐철도 인근의 생태환경을 보호하고 깨끗한 지역 이미지를 조성하는 데 기여하며 지역사회와 함께하는 친환경 활동의 의미를 더했다. 대우건설 관계자는 “지역사회와 함께하는 ESG 활동은 기업의 사회적 책임을 실천하는 중요한 가치라고 생각한다”며 “연천군과의 협력을 바탕으로 지역 특성을 반영한 사회공헌과 환경보전 활동을 꾸준히 이어나가 지역과 함께 성장하는 지속가능한 상생 모델을 지속적으로 발굴하고 실행하는 기업이 될 것”이라고 말했다. 우미건설, 우미에스테이트·트러스테이 임대주택 서비스 고도와 ‘맞손’ 우미건설은 자산관리 전문기업 우미에스테이트가 트러스테이와 '임대관리 솔루션 협력 및 입주민 서비스 고도화를 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 31일 밝혔다. 트러스테이는 글로벌 트래블테크 기업 ㈜야놀자를 최대주주로 하는 주거 플랫폼 회사다. 시설 예약과 관리비 조회, 홈 IoT 제어 등 주거 생활 서비스를 하나의 앱에서 제공하는 주거 통합 플랫폼 '노크(KNOCK)'를 운영하고 있다. 이번 협약에 따라 양사는 △임대관리 솔루션 협력을 통한 입주민 서비스 품질 향상 △커뮤니티 및 생활 편의 서비스 확대 △향후 운영 사업지 전반에 적용 가능한 협력 체계 구축 등에 힘을 모으기로 했다. 우미에스테이트는 공공지원 민간임대주택 '오산 세교 우미린 포레아시티'와 '디어스 판교' 등 운영 사업지에 노크 플랫폼 기반 서비스를 우선 적용할 계획이다. 입주민은 앞으로 모바일 앱으로 커뮤니티 시설 예약, 민원 접수, 공지 확인 등 주거 생활에 필요한 서비스를 간편하게 이용할 수 있게 된다. 우미에스테이트 관계자는 “이번 협약은 임대주택에서도 프리미엄 주거 단지 수준의 디지털 주거 서비스를 제공하기 위한 첫걸음이다”라며 “트러스테이와의 협력을 바탕으로 입주민 만족도를 높이고 운영 사업지의 서비스 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 말했다.2026-07-31 10:57:22
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BC카드, 몽고DB와 AI 인프라 맞손… AI 네이티브 기업 기반 확보 [경제일보] BC카드가 글로벌 데이터 플랫폼 기업 몽고DB와 협력해 인공지능(AI) 서비스 경쟁력을 높이기 위한 데이터 플랫폼 고도화 작업에 착수했다고 29일 밝혔다. BC카드는 28일 서울 중구 본사에서 몽고DB와 관련 업무협약(MOU)을 맺었다. 협약식에는 오성수 BC카드 상무와 장정욱 몽고DB 한국지사장을 비롯한 양측 주요 관계자들이 참석했다. 이번 협약을 바탕으로 양사는 주요 과제를 적극 추진한다. 양사가 선정한 핵심 과제는 △AI 전용 인프라 구축 △자연어 검색과 AI 추천 서비스 구현 △AI 서비스 개선과 고도화 △신규 AI 서비스 연계를 위한 공통 기반 확보 등이다. 몽고DB는 △실시간 데이터베이스 △풀텍스트·벡터 검색 △메모리 △임베딩 △리랭커(reranker) 모델 등 기업과 개발자가 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 구동하는 데 필요한 모든 요소를 하나의 플랫폼에서 지원하는 통합 AI 데이터 기업이다. 생성형 AI 서비스는 문서나 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 신속하게 처리하고 연결하는 기술이 필수적이다. 이에 BC카드는 몽고DB의 문서 기반 데이터 플랫폼을 도입해 AI에 최적화된 정보 저장 환경을 구축하고 비정형 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기반을 마련할 방침이다. BC카드는 이번 협력을 통해 현재 운영 중인 AI 서비스에도 순차적으로 적용된다. 상권 분석 플랫폼인 '잇플'에는 결제 정보와 가맹점 데이터를 바탕으로 사용자가 원하는 내용을 자연어로 검색해 상세한 정보를 얻는 기능이 강화된다. 쇼핑 큐레이션 서비스 'AI 핫딜' 역시 할인 정보를 자동 요약하고 사용자 관심사에 맞춘 상품 추천과 키워드 알림 기능을 고도화할 예정이다. 양사는 향후 여러 AI 서비스에 쓰이는 데이터를 통합 관리할 공통 기반을 다질 계획이다. 이로써 신규 AI 서비스 개발 속도를 끌어올리고 각 서비스 간 연계성을 높여 BC카드의 'AI 네이티브' 기업 전환이 한층 가속화될 것으로 풀이된다. 오성수 BC카드 상무는 “생성형 AI 시대에는 다양한 형태의 데이터를 빠르고 유연하게 다루는 역량이 핵심 경쟁력”이라며 “몽고DB와의 협력을 통해 AI 서비스에 최적화된 공통 데이터 기반을 확보하고 이를 토대로 신규 AI 서비스 개발과 서비스 간 연계를 지속 확대해 나가겠다”고 말했다. 장정욱 몽고DB 코리아 지사장도 “프로덕션 환경에서 AI를 구축할 때 어려운 부분은 모델이 아닌 그 기반의 데이터 계층”이라며 “몽고DB로 아키텍처의 복잡성을 해소함으로써 BC카드는 지능적이고 유연함을 갖춘 AI 서비스를 수백만 고객에게 원활하게 확장할 수 있는 기반을 갖추게 될 것”이라고 말했다.2026-07-29 10:06:45
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KT, 아모레퍼시픽 70년 연구 데이터 AI가 읽는다…'AI 레디 데이터' 구축 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업 연구개발(R&D)의 생산성을 좌우하는 핵심 기술로 떠오르면서, AI가 활용할 수 있는 데이터 기반을 구축하는 'AI 레디 데이터' 확보 경쟁도 본격화되고 있다. 단순히 생성형 AI 서비스를 도입하는 것을 넘어 수십 년간 축적한 기업의 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 재설계하는 작업이 AI 전환(AX)의 핵심 과제로 부상하고 있는 것이다. 이에 KT는 아모레퍼시픽 기술연구소의 연구 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 전환하고 AI 기반 연구개발 환경 구축에 나섰다. 28일 KT는 아모레퍼시픽 R&I센터(기술연구소)의 전체 데이터를 통합·재설계하는 '데이터 하이웨이' 프로젝트를 완료하고 AI 특화 데이터 플랫폼을 구축했다고 밝혔다. KT는 지난해 12월 데이터 하이웨이 사업을 수주한 이후 아모레퍼시픽과 전략적 파트너십을 맺고 연구개발 혁신을 위한 AI 데이터 기반 구축 프로젝트를 공동 추진해왔다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스 활용 단계를 넘어 기업 내부 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 재구성하는 단계로 진화하고 있다. AI의 성능이 단순히 모델 경쟁력이 아닌 데이터 품질과 활용도에 의해 좌우되는 만큼, AI가 활용 가능한 데이터 환경을 구축하는 것이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. 특히 연구개발 분야에서는 원료 정보와 실험 결과, 연구 보고서, 규제 정보 등이 서로 다른 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간이 소요되는 문제가 있었다. 연구원이 관련 자료를 직접 탐색하고 종합적으로 검토해야 하는 만큼 업무 효율성에도 한계가 있었다. KT와 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 70여년간 축적된 수백만건의 연구개발 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 AI 레디 데이터 형태로 전환했다. 정형·비정형 데이터를 표준화하고 서로 다른 데이터가 하나의 맥락으로 연결될 수 있도록 구조를 재설계한 것이 특징이다. 이를 기반으로 연구원이 자연어로 필요한 정보를 검색하고 데이터 기반 의사결정을 수행할 수 있는 AI 연구개발 환경도 구현했다. 구축된 데이터 플랫폼은 특정 AI 서비스에 국한되지 않고 향후 다양한 AI 서비스와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 공통 데이터 저장소 역할을 수행하도록 설계됐다. 양사는 AI 레디 데이터를 기반으로 연구원을 지원하는 생성형 AI 어시스턴트 '레몬'도 함께 구현했다. 연구원이 자연어로 질문하면 원료 정보와 처방, 실험 결과, 연구 보고서 등 다양한 연구 데이터를 종합적으로 분석해 필요한 정보를 제공하는 방식이다. 예를 들어 연구원이 "3321123 처방의 신원료 정보와 향료 구성, 관련 실험 결과를 알려줘"라고 질문하면 레몬이 관련 데이터를 하나의 맥락으로 연결해 종합적인 분석 결과를 제공한다. KT는 이를 통해 기존 수일에서 수십 일이 걸리던 자료 탐색 업무를 단 몇 분 내에 수행할 수 있게 됐으며, 연구원들은 반복적인 정보 탐색 대신 신제품 개발과 창의적인 연구에 보다 집중할 수 있게 됐다고 설명했다. 실제 아모레퍼시픽 연구원들은 해외 시장 공략을 위한 화장품 개발 과정에서 필수 원료와 관련 처방 사례, 해외 규제 준수 여부 등을 확인하는 데 상당한 시간이 소요됐지만 AI 어시스턴트를 활용해 약 5분 만에 필요한 정보를 확인할 수 있게 된 것으로 알려졌다. AI 도입의 성패가 AI 모델 자체보다 데이터를 얼마나 효과적으로 구축하고 활용하느냐에 달려 있다는 점에서 AI 레디 데이터의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망된다. 제조와 유통, 서비스 산업 전반에서도 기업 내부 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 전환하려는 움직임이 확대되고 있는 상황이다. KT와 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 시작으로 AI 레디 데이터를 지속적으로 확대하고 다양한 AI 서비스와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 연구 환경을 고도화해 연구개발 혁신을 이어갈 계획이다. 노형래 KT 엔터프라이즈부문 기업사업본부장 상무는 "이번 프로젝트는 단순히 AI 서비스를 구축한 것이 아니라 기업이 수십년간 축적해 온 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 'AI 레디 데이터'로 전환한 대표적인 AX 혁신 사례"라며 "KT는 이번 데이터 하이웨이 구축 경험을 바탕으로 제조, 유통, 서비스 등 다양한 산업에서 AI 레디 데이터 기반 AX를 확대하고 기업의 AX를 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-28 14:18:15
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KT, AI 에이전트 넘어 AX 실행력 키운다...FDE 확보 속도 [경제일보] KT가 글로벌 AI 기업 팔란티어와 함께 B2B 인공지능 전환(AX) 시장 공략을 위한 실행형 AI 인재 양성에 나섰다. 단순한 AI 활용 교육을 넘어 고객사의 문제를 직접 해결할 수 있는 'FDE(전방배치 엔지니어)'를 키워 AI 에이전트 개발부터 시스템 구축, 운영까지 수행할 수 있는 AX 실행력을 확보하겠다는 전략이다. 16일 KT는 사내 임직원을 대상으로 AI 해커톤 행사 '에이전트 캠프'를 진행해 현업 문제를 직접 해결하는 AI 에이전트 과제를 발굴했다고 밝혔다. 이번 행사는 지난 13일부터 15일까지 경기도 성남시 KT 분당 사옥에서 진행됐으며 임직원들이 직접 업무 혁신을 위한 솔루션 개발에 참여했다. 이번 행사의 핵심은 AI 에이전트 개발 자체보다 '실행력'에 있는 것으로 풀이된다. 최근 AI 시장의 경쟁이 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트와 AX로 확대되면서 실제 고객 현장에 AI를 적용하고 운영할 수 있는 인재 확보가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 KT가 강조하는 FDE는 팔란티어 성장의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. FDE는 단순한 개발자가 아닌 고객과 함께 현장의 문제를 정의하고 데이터 분석부터 AI 모델 적용, 시스템 구축과 운영까지 수행하는 역할을 맡는다. 고객사의 업무 환경을 이해하고 기술과 데이터를 활용해 문제를 해결하는 '현장형 엔지니어'인 것이다. KT는 지난해부터 팔란티어와 전략적 파트너십을 맺고 국내 AX 시장 공략에 나서고 있다. 양사는 금융과 제조, 공공 등 다양한 산업군을 대상으로 AI와 데이터 기반 AX 사업을 추진하고 있으며, 이번 에이전트 캠프 역시 팔란티어의 FDE 전략을 구체화하기 위한 행보로 분석된다. KT는 에이전트 캠프를 통해 AI 네트워크 보안 관제 에이전트와 AI 에너지 운영 최적화 에이전트, 데이터 for AI 에이전트 등 실제 사업 영역에 적용 가능한 3개 프로젝트를 수행했다고 설명했다. 참가자들은 AI와 데이터 통합 기술을 기반으로 해결 방안을 설계했으며, 팔란티어의 데이터 통합 플랫폼 '파운드리'와 AI 플랫폼 'AIP'를 활용해 데이터를 의미 단위로 연결하는 온톨로지를 구축하고 이를 기반으로 AI 에이전트를 구현했다. 이 과정에서 팔란티어 FDE가 멘토로 참여해 기술 멘토링과 협업을 지원했다. 이번 행사는 단순한 사내 해커톤과는 차이가 있다. 임직원들이 직접 현업의 문제를 정의하고 해결 방안을 설계하는 과정을 통해 AI 에이전트를 실제 업무에 적용할 수 있는 가능성을 검증했다는 점에서다. 나아가 고객사의 AX 프로젝트를 수행할 수 있는 실행형 인재를 양성하는 데 목표로 진행됐다. KT는 AI 에이전트 사업의 핵심을 '실행력'에서 찾고 있다. AI를 개발하는 것에 그치지 않고 고객의 문제를 정의하고 이를 해결할 수 있는 AI 시스템을 구축·운영하는 역량을 확보해야 B2B AX 시장에서 경쟁력을 가질 수 있다는 판단이다. KT는 향후 에이전트 캠프 등 사내 AI 혁신 프로그램을 지속 확대해 데이터와 AI, 시스템 구축부터 운영까지 전 과정을 수행할 수 있는 FDE 역량을 강화할 계획이다. 이를 바탕으로 고객 요구에 민첩하게 대응할 수 있는 현장 중심형 전문가를 양성하고 AX 사업의 실행력과 추진력을 높인다는 방침이다. 변우철 KT AX 엔지니어링본부 P-FDE 담당 상무는 "이번 '에이전트 캠프'와 같이 다양한 AI 혁신 프로그램을 마련해 임직원의 AI 활용 역량을 강화할 것"이라며 "KT는 팔란티어 등 글로벌 파트너와의 협업을 통해 검증된 실행력을 확보하고, 이를 기반으로 B2B AX 시장에서 경쟁력을 계속해서 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-16 14:57:22
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SKT, AI로 휴가철 통신 품질 미리 살핀다 [경제일보] SK텔레콤(대표이사 정재헌)이 여름 휴가철을 맞아 인공지능(AI) 기반 네트워크 운영·관제 기술을 활용해 통신 품질을 집중 관리한다. SKT는 ‘하계 휴가철 특별 소통 대책’을 수립하고 오는 20일부터 8월 31일까지 43일간 특별 소통 상황실을 운영한다고 16일 밝혔다. SKT는 휴가철 이동량 증가로 통신 트래픽이 급증할 것으로 예상되는 구간과 다중이용시설을 중심으로 사전 점검과 실시간 관제를 병행한다. 통신 품질 관리에는 자체 개발해 상용화한 AI 솔루션 ‘에이원(A-One)’과 ‘스파이더’를 활용한다. 에이원은 통신 서비스 범위와 과거 행사 데이터를 분석해 트래픽을 예측하고 AI 에이전트와 연계해 통신 품질을 모니터링한다. 스파이더는 코어 네트워크 장비에서 발생하는 알람과 통계 데이터를 통합 분석해 이상 징후를 찾아내고 대응 방안을 제시한다. SKT는 SK브로드밴드·SK오앤에스 등 자회사 및 협력사 전문인력과 함께 △코어 △전송 △무선 △로밍 △재난 대응 등 통신망 전 영역을 점검한다. 집중 관리 대상은 △고속도로·국도 △공항·KTX·버스터미널 △해수욕장·휴양림 △야영장·캠핑장 △관광명소·리조트·호텔 △쇼핑몰·마트·번화가 등 전국 1100여곳이다. SKT는 해당 지역의 통신망 용량을 최적화하고 현장 점검을 강화한다. 특히 휴가 수요가 집중될 것으로 예상되는 8월 1일부터 15일까지 모니터링과 현장 대응을 확대한다. 워터 페스티벌과 지역 행사 등 전국 주요 축제 현장도 집중 관리한다. 방문객이 몰릴 것으로 예상되는 행사장에는 이동기지국과 임시 통신시설을 배치하고 사전 망 점검과 행사 당일 실시간 모니터링을 진행한다. 해외여행 증가에 대비한 국제 로밍 점검도 마쳤다. SKT는 휴가철 해외 로밍 이용객이 평시인 6월보다 최대 20% 증가할 것으로 보고 국제 로밍 신호 처리 시스템과 주요 중계 구간의 용량을 확대했다. 태풍과 집중호우, 폭염 등 재난에 대비해 전국 통신시설 4900여곳에 대한 사전 점검도 완료했다. 시설물 안전 상태와 저지대 침수 가능성을 확인하고 재난에 취약한 도서지역의 비상 발전기와 관련 시설을 특별 점검했다. 피해가 발생할 경우 긴급 복구 인력과 장비를 즉시 투입할 수 있도록 관제·현장 대응 체계를 유지하고 재난 지역에 대한 현장 지원도 추진할 계획이다. 복재원 SKT 네트워크운용담당은 “AI 기반 트래픽 예측과 네트워크 관제를 활용해 휴가철 혼잡 가능성을 미리 살피고 신속하게 대응할 것”이라며 “고객들이 언제 어디서나 원활하게 통신 서비스를 이용할 수 있도록 만전을 기하겠다”고 말했다.2026-07-16 09:45:33
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AI 보안으로 동남아 정조준…안랩, 말레이시아 공공시장 확대 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 사이버 공격이 고도화되면서 아시아 각국 정부와 공공기관의 보안 투자도 확대되고 있다. 국가 기반시설과 공공 시스템을 겨냥한 위협이 늘어나면서 AI 기반 통합 보안 플랫폼 수요가 커지는 가운데 안랩이 말레이시아 공공시장을 겨냥한 사업 확대에 나섰다. 13일 안랩은 지난 7일부터 9일까지 말레이시아 푸트라자야 국제컨벤션센터에서 열린 사이버 보안 포럼 '내셔널 사이버시큐리티 서밋(NCSS) 2026'에 참가해 AI 기반 통합 보안 기술과 솔루션을 선보였다고 밝혔다. NCSS는 말레이시아 국가사이버보안청(NACSA)과 국가안보위원회(NSC)가 공동 주최하는 행사로, 정부와 공공기관을 중심으로 국가 사이버 회복력 강화와 보안 정책, 기술 협력을 논의하는 대표적인 사이버 보안 행사다. 안랩은 이번 행사에서 현지 공공시장 공략을 목표로 'IT와 OT를 모두 아우르는 AI 보안 플랫폼'을 주제로 전시 부스를 운영했다. 부스에서는 AI 기반 위협 분석 플랫폼 '안랩 XDR'을 비롯해 차세대 위협 인텔리전스 플랫폼 '안랩 TIP', 사이버물리시스템(CPS) 통합 보안 플랫폼 '안랩 CPS 플러스' 등 주요 보안 솔루션을 소개했다. AI를 활용한 위협 탐지와 분석, 대응 체계를 하나의 플랫폼으로 통합해 운영할 수 있는 점을 앞세워 정부기관과 기업 관계자들에게 자사 기술력을 선보였다. 특히 안랩 XDR은 엔드포인트와 네트워크, 클라우드 등 다양한 보안 시스템에서 수집한 데이터를 통합 분석해 위협의 연관성과 위험도를 파악할 수 있는 플랫폼으로 주목받았다. AI 기반 분석을 통해 방대한 보안 데이터를 신속하게 처리하고 탐지부터 조사, 대응까지 연결하는 통합 보안 체계를 제공하는 것이 특징이다. 안랩 TIP에도 관심이 이어졌다. 해당 솔루션은 아시아·태평양(APAC) 지역을 포함한 최신 사이버 위협 정보와 공격 그룹 동향을 제공하고, 이를 보안 정책과 탐지 체계에 반영할 수 있도록 지원한다. 안랩은 AI 기반 위협 분석과 위협 인텔리전스를 결합해 공공기관과 기업이 보다 선제적으로 사이버 공격에 대응할 수 있는 환경을 제공한다는 전략이다. 국가 기반시설 보호를 위한 '안랩 CPS 플러스'도 주요 소개 제품 가운데 하나였다. 디지털 전환이 확대되면서 에너지와 제조, 교통 등 운영기술(OT) 환경을 겨냥한 사이버 공격이 증가하는 가운데 IT와 OT를 아우르는 통합 보안 체계 구축 필요성이 커지고 있다는 점을 강조했다. 안랩은 이번 행사 기간 말레이시아 국가사이버보안청과 군, 경찰청 등 정부기관을 비롯해 자동차 제조사와 에너지 기업 등 현지 주요 기관 및 기업 관계자들과 협력 방안을 논의했다. 행사 첫날에는 글로벌사업본부장이 아시아·태평양 지역 사이버 위협 동향과 사이버 회복력 전략을 주제로 발표를 진행하며 국내 공공 분야에서 축적한 보안 운영 경험과 위협 인텔리전스 활용 사례도 소개했다. 안랩은 최근 미국 RSAC, 대만 사이버섹, 일본 인터롭 도쿄에 이어 말레이시아 NCSS까지 글로벌 보안 전시회 참가를 확대하며 해외 시장 공략에 속도를 내고 있다. 앞으로도 AI 기반 통합보안 플랫폼과 공공 분야 구축 경험을 바탕으로 아시아·태평양 지역 정부·공공 시장에서 사업 기회를 지속 확대해 나갈 계획이다. 최정의 안랩 본부장은 "올 들어 미국, 일본, 대만 등 글로벌 사이버 보안 전시회에 참여하며 안랩의 다양한 솔루션·플랫폼과 경쟁력을 알려 나가고 있다"며 "국내 공공 분야에서 수십 년간 쌓아온 수많은 레퍼런스를 바탕으로 '고객 신뢰'를 가장 중요시하는 말레이시아 정부·공공 관계자들에게도 긍정적으로 평가받으며 다양한 협력 가능성을 확인할 수 있었다"고 말했다.2026-07-13 17:16:04
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한화, 2040년까지 우주·AI에 55조 투자…'통합 우주 인프라' 구축 [경제일보] 한화가 오는 2040년까지 우주항공과 인공지능(AI) 분야에 총 55조원을 투자해 독자 발사체와 위성망, 국방 AI를 아우르는 통합 우주 인프라 구축에 나선다. 민간 우주산업 역량을 기반으로 우주 수송부터 데이터 활용, 국방 AI까지 연결하는 미래 성장 생태계를 구축하겠다는 전략이다. 3일 업계에 따르면 김동관 한화그룹 부회장은 이날 경남 진주 경상국립대에서 열린 '영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 내용을 담은 'AI 우주강국' 중장기 투자 계획을 발표했다. 핵심은 독자 발사체와 위성 기술을 기반으로 우주에서 수집한 데이터를 AI가 분석하고 이를 국방과 산업 전반에 활용하는 통합 우주 인프라 구축이다. 우선 한화에어로스페이스는 약 23조원을 투자해 발사체 단조립장과 시험시설을 구축하고 독자 발사체 개발과 상업 발사 역량 확보에 나선다. 이를 통해 국가 차원의 우주 수송 능력을 확보한다는 계획이다. 한화시스템은 약 20조원을 투입해 초저궤도 합성개구레이더(SAR) 위성과 우주 AI 데이터센터, 저궤도 위성통신망 구축을 추진한다. 통합 우주 인프라는 고도 350㎞ 관측위성군과 400㎞ 상공의 우주 AI 데이터센터, 900㎞ 저궤도 위성통신망으로 구성된다. 한화시스템은 2031년까지 SAR 위성 64기를 운영하고 저궤도 통신망은 위성 192기를 우선 배치한 뒤 추가 발사를 통해 서비스 범위를 확대할 계획이다. 국방 AI 역량 강화에도 10조원 이상을 투자한다. 경남 창원에는 국방 AI 데이터센터를 구축해 우주와 지상·해상·공중에서 확보한 데이터를 통합 분석하고 이를 기반으로 전장 데이터를 학습·추론하는 국방 특화 AI 모델 '디펜스 OS(Defense OS)'를 개발할 예정이다. 디펜스 OS 개발에는 2040년까지 약 2조원이 투입된다. 한화는 이번 투자를 통해 영남권을 우주항공 산업의 핵심 거점으로 육성하고 우주와 AI, 방산을 연계한 미래 산업 생태계 구축에도 속도를 낸다는 방침이다. 김동관 한화그룹 부회장은 "우주 주권 확보를 위한 첫걸음은 독자 발사체 개발"이라며 "언제든 우리 기술로 우주에 접근할 수 있는 역량을 확보하고 이를 기반으로 대한민국 우주산업 경쟁력을 높여 나가겠다"고 말했다.2026-07-03 15:55:45
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마크비전, '브랜드 인텔리전스 에이전트' 공개…브랜드 보호 AI 고도화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 단순 반복 업무를 자동화하는 수준을 넘어 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 AI 에이전트 경쟁이 본격화되고 있다. 이에 마크비전은 브랜드 보호 분야에서도 위조상품 탐지와 불법 판매 모니터링을 넘어 시장 변화와 리스크를 분석하는 AI 서비스를 출시하며 활용 범위를 확대하고 있다. 29일 마크비전은 브랜드 보호 데이터를 기반으로 시장 변화 분석과 업무 자동화를 지원하는 AI 에이전트 '브랜드 인텔리전스 에이전트'를 출시했다고 밝혔다. 브랜드 인텔리전스 에이전트는 브랜드 보호 과정에서 축적되는 셀러와 상품 리스팅, 가격, 마켓플레이스, 소셜미디어 데이터를 통합 분석해 브랜드 운영에 필요한 인사이트를 제공하는 AI 기반 서비스다. 기존 브랜드 보호 솔루션이 위조상품 탐지나 불법 판매 리스팅 모니터링, 셀러 제재 등 개별 업무 수행에 초점을 맞췄다면, 이번 서비스는 데이터를 종합적으로 분석해 시장 변화를 파악하고 의사결정을 지원하는 데 초점을 맞춘 것이 특징이다. 사용자는 복잡한 검색 조건이나 대시보드 설정 없이 자연어로 질문하면 AI가 관련 데이터를 분석해 결과를 제공받을 수 있다. 특정 마켓플레이스에서 가격이 급격히 하락한 제품과 판매자, 예상 손실 규모, 우선 대응이 필요한 리스크 등을 질의하면 AI가 데이터를 기반으로 분석 결과를 제시하는 방식이다. 보고서 작성과 브리핑 등 반복 업무도 자동화했다. 주요 리스크 현황과 조치 필요 사항을 요약한 리포트를 자동 생성해 담당자의 분석 및 보고 업무 부담을 줄이고 데이터 기반 의사결정을 지원하도록 설계됐다. 실제 일부 고객사에서는 해당 서비스를 활용해 업무 효율성을 높이고 있다. 마크비전에 따르면 쟈뎅과 아이리스브라이트 등은 브랜드 인텔리전스 에이전트를 우선 도입해 셀러 및 상품 분석, 리스크 우선순위 설정, 데이터 기반 의사결정 과정에서 활용하고 있다. 향후에는 경쟁사와 업계 데이터를 활용한 분석 기능도 추가할 예정이다. 마크비전은 뷰티와 식음료(F&B), 생활소비재 등 다양한 산업군에서 축적한 브랜드 보호 데이터와 분석 사례를 기반으로 동종 업계가 활용하는 분석 방식과 질문 사례를 제공해 사용자가 새로운 분석 관점을 확보할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 또한 리뷰 데이터와 경쟁사 데이터, 브랜드 내부 데이터를 연계해 시장 반응 분석과 신제품 출시, 가격 정책 수립 등 전략적 의사결정까지 지원하는 방향으로 서비스를 고도화할 방침이다. 이번 신제품 출시를 계기로 마크비전은 브랜드 보호 사업 영역을 AI 기반 의사결정 지원 분야까지 확대한다는 계획이다. 기존 위조상품 탐지와 불법 판매 대응 중심 서비스를 넘어 축적된 데이터를 활용한 시장 분석과 리스크 예측, 운영 전략 지원 기능을 강화하고, 향후에는 경쟁사와 소비자 리뷰, 브랜드 내부 데이터까지 연계해 활용 범위를 넓혀 나갈 예정이다. 이인섭 마크비전 대표는 "브랜드 보호 과정에서 다양한 정보가 지속적으로 생성되지만 실제로 이를 한 번에 이해하고 활용하기는 쉽지 않았다"며 "브랜드 인텔리전스 에이전트는 이러한 정보를 연결해 시장 변화와 리스크를 보다 직관적으로 이해하고 빠른 판단과 대응으로 이어질 수 있도록 설계했다"고 말했다.2026-06-29 11:20:16
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코빌드 앞세운 데이터이쿠..."AI 에이전트 시대 기업 운영방식 바꾼다" [경제일보] "한국 CEO 95%가 AI 적용을 어떻게 하느냐가 회사의 미래를 위태롭게 할 수 있다(고 생각한다)" 24일 서울 서초구 에피소드 강남 262에서 김종덕 데이터이쿠 코리아 지사장은 '데이터이쿠 서밋 서울 2026' 기자간담회를 진행하며 이렇게 말했다. 이날 기자간담회에는 김종덕 지사장, 앤드류 보이드 데이터이쿠 아시아태평양 및 일본(APJ) 총괄 수석 부사장, 장기욤 아페르 제품관리 부문 이사, 우재하 커스터머 솔루션 부문 한국 총괄 등이 참석해 AI 빌딩 에이전트 '데이터이쿠 코빌드'를 비롯한 차세대 혁신 제품과 고객 사례를 공개했다. 데이터이쿠는 전 세계 750개 이상의 엔터프라이즈 고객이 활용하고 있는 AI 운영 플랫폼으로, 이날 행사에서는 글로벌 시장에서 축적한 경험과 노하우를 소개했다. 또한 국내 기업 전반에 신뢰할 수 있는 데이터 및 AI 환경을 구축해 한국 기업의 비즈니스 가치를 극대화하는 'AI 성공 파트너'로 자리매김하겠다는 비전을 제시했다. 앤드류 보이드 부사장은 데이터이쿠의 'AI 성공을 위한 플랫폼' 비전을 소개하며 AI 성공의 핵심 요소로 전문가 역량 확대, 성과를 만들어내는 에이전트, 비즈니스 파트너로서의 IT 등을 제시했다. 그는 현재 기업들이 데이터 플랫폼과 엔터프라이즈 애플리케이션, 다양한 AI 서비스와 도구를 갖추고 있음에도 실제 비즈니스 성과로 연결되는 사례는 제한적이라고 진단했다. 특히 AI를 활용하는 기업은 늘고 있지만 운영 환경으로 확장되지 못한 채 파일럿 단계에 머물거나 투자 대비 성과를 얻지 못하는 경우가 많다고 설명했다. 특히 'AI 성공 격차'라고 규정하며 기업이 AI를 조직 전반에 내재화하는 '전사적 확산'이 중요하다고 강조했다. 이를 위해 '사람', '오케스트레이션', '거버넌스'가 통합된 운영 체계가 필요하다고 설명했다. 앤드류 보이드 부사장은 "AI 성공에는 세 가지의 실질적인 고정 요소가 있다"며 "첫 번째는 제도적으로 비즈니스 전문가들이 AI를 통해 확산될 수 있어야 하며, 두 번째는 크로스 플랫폼 오케스트레이션"이라고 진단했다. 이어 "세 번째는 모든 비즈니스에 대해 AI 활용에 대한 통제력과 가시성을 갖춰야 한다"고 덧붙였다. 장기욤 아페르 이사는 데이터이쿠의 핵심 기술과 AI 빌딩 에이전트 '코빌드'를 소개했다. 그는 데이터이쿠 플랫폼이 특정 인프라나 데이터 플랫폼, 대형 언어 모델(LLM)에 종속되지 않는 구조를 바탕으로 다양한 애플리케이션과 데이터를 통합 운영할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 그는 AI 에이전트가 단순 챗봇을 넘어 복잡한 업무 프로세스를 수행하는 단계로 발전하고 있다며, 여러 에이전트와 LLM을 조합해 업무별 최적의 워크플로를 구성하고 사람이 최종 검토와 승인을 담당하는 체계가 중요하다고 강조했다. 이를 지원하기 위한 기술로 E2A(엑스퍼트 to 에이전트)를 소개했다. 또한 산업별 핵심 업무 프로세스에 에이전트를 적용해 의사 결정을 지원하는 '리즌닝 시스템'과 다양한 플랫폼에 분산된 AI 에이전트의 현황과 성과를 통합 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'도 공개했다. 그는 에이전트 매니지먼트가 데이터이쿠뿐 아니라 외부 플랫폼에서 구축된 에이전트까지 통합 모니터링할 수 있는 기능이라고 설명했다. 장기욤 아페르 이사는 "비기술 전문가라도 그들이 가지고 있는 비즈니스와 관련된 분야 전문 지식을 활용해 자율적으로 AI와 관련된 여러 자산들을 개발하고 검토하고 승인할 수 있는 영향을 갖추게 된다"며 "만약 내년에 새로운 기능들이 나와도 동일한 자산과 에이전트 모델 애널리틱스에 대해 동일한 플랫폼에서 각 기능을 통합적으로 활용할 수 있다"고 말했다. 우재하 총괄은 데이터이쿠 플랫폼에서 AI 에이전트가 실제로 구축되고 운영되는 과정을 중심으로 라이브 데모를 진행했다. 이를 통해 데이터 준비부터 에이전트 개발, 배포, 거버넌스 관리까지 전 과정을 시연하며 기업 환경에서의 AI 운영 방안을 소개했다. 이날 데이터이쿠는 생성형 AI와 에이전트 기반 AI의 실제 활용 사례를 소개하고, 기업이 AI를 전사적으로 확산하기 위한 플랫폼 전략과 운영 방안을 공유했다. 기업들의 AI 활용이 개별 서비스 도입을 넘어 전사적 운영 체계 구축 단계로 확대되면서 데이터이쿠는 국내 시장 공략이 한층 탄력을 받을 것으로 전망하고 있다. 김종덕 지사장은 "데이터이쿠는 (AI 적용에 대한) 해결책을 갖고 있다"며 "데이터이쿠는 사람과 오케스트레이션, 거버넌스로 구성된 운영 모델을 통해 기업이 AI를 안정적으로 확산할 수 있도록 지원하고 있으며, 국내 고객사들이 AI를 단발성 실험이 아닌 전사적 운영 체계로 발전시킬 수 있도록 지속적으로 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-24 12:21:07
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삼성·SK·LG 'AI 멤버' 시대 개막…"AI, 도구 넘어 구성원으로" [경제일보] 국내 주요 그룹들이 인공지능(AI)을 단순한 신사업이나 기술 개발 영역을 넘어 조직 운영 전반에 적용하는 'AI 전환(AI Transformation)'에 속도를 내고 있다. AI 기술 자체보다 이를 조직 전반에 확산하고 사업 성과로 연결하는 실행력이 미래 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단에서다. 11일 재계에 따르면 삼성·SK·LG는 최근 잇달아 AX를 핵심 경영 과제로 제시하며 조직 혁신에 나서고 있다. 과거 AI 경쟁이 자체 모델 개발과 기술 확보에 집중됐다면 최근에는 AI를 조직 운영과 업무 전반에 확산하는 방안이 핵심 과제로 부상하고 있다. 가장 적극적인 움직임을 보이는 곳은 삼성이다. 삼성은 이달부터 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 외부 생성형 AI 서비스를 전 관계사에 공식 도입하고 사장단과 임원을 대상으로 한 AI 집중 교육에 나섰다. 삼성은 이를 시작으로 전 직원을 대상으로 한 AI 교육도 확대할 계획이다. 특히 일반 직원보다 사장단과 임원 교육을 먼저 실시한다는 점이 눈길을 끈다. AI를 단순한 업무 효율화 도구가 아닌 조직 운영과 의사결정 방식 자체를 바꾸는 수단으로 보고 있다는 의미로 해석된다. SK도 AI를 그룹 차원의 핵심 과제로 다루고 있다. SK그룹은 11일부터 13일까지 경기도 이천 SKMS연구소에서 '2026 뉴 이천포럼'을 개최한다. 올해 처음 열리는 뉴 이천포럼은 경영전략회의와 이천포럼을 통합한 행사로 최태원 회장을 비롯한 주요 경영진과 구성원들이 AX 방안을 집중 논의하는 자리다. SK는 AI 변화 속도가 지나치게 빨라 기존 논의 체계로는 대응하기 어렵다고 판단하고 경영진과 구성원이 함께 실행 방안을 논의하는 구조를 마련했다. 단순히 AI 기술 동향을 공유하는 수준을 넘어 사업과 조직 운영 전반의 AX 실행 방안을 모색하겠다는 취지다. LG 역시 AX를 미래 경쟁력 확보의 핵심 수단으로 보고 있다. 구광모 LG그룹 회장은 지난 3월 사장단 회의에서 "AX에서 가장 중요한 것은 속도"라며 "완벽한 계획보다 빠른 실행이 필요하다"고 강조했다. 이어 "AX는 특정 조직만의 과제가 아닌 최고경영자(CEO)와 사업책임자가 직접 방향을 잡고 이끌어야 할 과제"라고 밝히며 경영진의 역할을 주문했다. 실제 당시 회의에서는 LG의 자체 AI 모델인 엑사원을 활용해 회의 내용을 실시간 분석하고 요약하는 등 AX를 직접 구현하기도 했다. 재계에서는 이 같은 움직임을 AI 경쟁 패러다임 변화의 신호로 보고 있다. AI 경쟁의 초점이 모델 개발과 기술 확보에서 AI 활용을 통한 조직 혁신과 실행력 확보로 이동하고 있다는 것이다. 삼성의 AI 교육, SK의 AX 토론, LG의 실행 중심 전략은 방식은 다르지만 공통된 방향을 가리킨다. AI를 새로운 기술이 아닌 기업 운영의 기본 언어로 받아들이기 시작했다는 점이다. 재계의 AI 경쟁도 기술 확보를 넘어 조직 혁신과 실행력 경쟁으로 빠르게 이동하고 있다는 분석이 나온다. 전문가들은 최근 대기업들의 AX 추진 움직임이 단순한 기술 도입을 넘어 조직 운영 방식 자체를 바꾸는 과정이라고 분석한다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 "과거 AI가 업무를 보조하는 도구 역할에 머물렀다면 이제는 특정 업무를 수행하는 하나의 구성원(멤버) 역할로 진화하고 있다"며 "기업들은 AI를 활용해 업무 혁신과 미래 경쟁력을 확보하려는 것"이라고 설명했다. 이어 "AX의 핵심은 단순한 AI 도입이 아니라 프로세스 혁신"이라며 "AI가 초안 작성이나 분석 등 다양한 역할을 수행할 수는 있지만 방향 설정과 의사결정, 가치 판단, 데이터 통합 등은 여전히 사람의 역할로 남아 있다"고 말했다. 그러면서 "결국 AI와 사람이 어떻게 협업할 것인지가 AX 성패를 가르는 핵심 요소가 될 것"이라며 "현재는 시작 단계인 만큼 기업들도 다양한 시행착오를 거치며 최적의 운영 방식을 찾아가게 될 것"이라고 덧붙였다.2026-06-11 15:54:06
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